Hatte gerade das Vergnügen, von @Nature über den Aufstieg von KI in der digitalen Pathologie interviewt zu werden. Angesichts wachsender Arbeitslasten und globaler Engpässe bei Pathologen wendet sich das Feld nicht als Luxus, sondern als Notwendigkeit der KI zu. Vollständiger Artikel: Im Artikel bespreche ich, wie die jüngsten Fortschritte bei Fundamentmodellen wie UNI-2 und CONCH das Mögliche in der Krebsdiagnostik neu definieren. Diese Modelle, die auf Hunderten von Millionen von Pathologie-Patches trainiert wurden, gehen über die Klassifikation hinaus: Sie ermöglichen molekulare Subtypisierung, Generierung von Bildunterschriften und sogar Zero-Shot-Inferenz. Aber während der Hype real ist, sind es auch die Herausforderungen. Die Generalisierung über Standorte hinweg, der Mangel an externer Validierung und regulatorische Hürden bleiben große Barrieren. Wir müssen in robuste Benchmarking, multi-institutionelle Studien und vertrauenswürdiges Modell-Design investieren, um sicherzustellen, dass KI die klinische Urteilsfähigkeit wirklich unterstützt und nicht ersetzt. Digitale Pathologie ist nicht die Zukunft – sie ist bereits hier. Lassen Sie uns sicherstellen, dass sie sicher, skalierbar und gerecht ist. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT